Python 在pandas.cut中包含给出意外结果的\u lower

因此，以下代码（mydata是一个

pandas.Series

，浮点数为X.XX格式，最小值大于1.195，如果有必要）：

给我这个输出：

(1.1940000000000002, 2.655]    19
(2.655, 4.115]                 12
(4.115, 5.575]                 17
(5.575, 7.035]                 15
(7.035, 8.495]                  5
(8.495, 9.955]                  8
(9.955, 11.415]                 2
(11.415, 12.875]                2
dtype: int64
[ 1.195  2.655  4.115  5.575  7.035  8.495  9.955 11.415 12.875]

我不知道“1.194000000000002”从何而来（浮点问题？），也不知道为什么它实际上没有被包括在内，尽管

include\u lowest=True

我正试图打印我生成的直方图图的频率表，因此理想情况下，箱子应该像

[），[），…，[]

那样覆盖整个范围，这在

熊猫中似乎是不可能的。剪切
，除非我遗漏了什么

编辑：似乎由于
IntervalIndex
，所有
包含的最低值都是通过
精度
降低最低限值。因此，它没有实际包含1.195，而是将其改为1.194（尽管它显然失败）
所以我想出了一个“hack”目前，我把它放在这里，以防对某人有用：

out  = pd.cut(mydata, bins=phist, right=True, include_lowest=True)
z = out.value_counts(sort=False)
new = z.index.rename_categories({z.index[0]: pd.Interval(phist[0].round(3), phist[1].round(3), closed='both')})
z = z.reindex(new, fill_value=z[0])
print(z)

它基本上取代了第一个间隔，但由于
include_lowest=True
为false，因此无论我们如何手动填充
fill_value=z[0]
，值都是正确的

给我们：

[1.195, 2.655]      19
(2.655, 4.115]      12
(4.115, 5.575]      17
(5.575, 7.035]      15
(7.035, 8.495]       5
(8.495, 9.955]       8
(9.955, 11.415]      2
(11.415, 12.875]     2

它仍然无法复制NumPy处理时间间隔的方式（出于某种原因，我们没有包含最高值的代码，因此无法保证正确性），但仍然更有意义，因为它不会从我们的垃圾箱中删除数据。
因此，我暂时提出了一个“黑客”方案，我将其放在这里，以防对某人有用：

out  = pd.cut(mydata, bins=phist, right=True, include_lowest=True)
z = out.value_counts(sort=False)
new = z.index.rename_categories({z.index[0]: pd.Interval(phist[0].round(3), phist[1].round(3), closed='both')})
z = z.reindex(new, fill_value=z[0])
print(z)

它基本上取代了第一个间隔，但由于
include_lowest=True
为false，因此无论我们如何手动填充
fill_value=z[0]
，值都是正确的

给我们：

[1.195, 2.655]      19
(2.655, 4.115]      12
(4.115, 5.575]      17
(5.575, 7.035]      15
(7.035, 8.495]       5
(8.495, 9.955]       8
(9.955, 11.415]      2
(11.415, 12.875]     2

它仍然无法复制NumPy处理时间间隔的方式（出于某种原因，我们没有
include\u highest
，因此无法保证正确性），但仍然更有意义，因为它不会从我们的垃圾箱中删除数据。
我没有直接解决您的问题的方法，但我有一些可能会有所帮助的方法。如果它不会在其他地方产生任何问题，您可以添加额外的起始间隔0-1.195。我没有直接解决您的问题的方法，但我有一些可能会有所帮助的方法。您可以d如果在其他地方不产生任何问题，则增加额外的起始间隔0-1.195。